基于混沌优化神经网络的冲击地压预测模型

  • 摘要: 为了改进BP神经网络用于冲击地压预测的精度和泛化能力,利用BP算法和混沌优化算法优缺点的互补性,构建了一种组合式优化预测模型(COBP).将该模型应用于重庆砚石台煤矿冲击地压的预测,结果显示,该模型既利用混沌优化帮助BP算法克服了易陷入局部极值的缺点,又利用BP算法克服了基本混沌优化局部搜索能力有限和有时不能搜索到全局最优的缺陷.

     

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